原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
由于二分网络特殊的二分结构,使得基于单模网络的现有社区发现算法无法适用.提出一种基于Kullback-Leibler距离的二分网络社区发现算法,该算法将异质节点间的连接关系转换为其在用户节点集上的连接概率分布,并建立基于概率分布的KL相似度衡量节点连接模式的差异性,从而克服二分结构对节点相似性评估的不利影响,实现对二分网络异质节点的社区发现.在人工网络和真实网络上的实验和分析表明,该算法能够有效挖掘二分网络社区结构,改善二分网络社区发现的准确性和效率.
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文献信息
篇名 基于Kullback-Leibler距离的二分网络社区发现方法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 社区发现 二分网络 连接模式 Kullback-Leibler距离
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 网络与通信技术
研究方向 页码范围 1480-1483,1486
页数 5页 分类号 TP393
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.05.046
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈艳浩 河南师范大学网络中心 14 32 4.0 5.0
2 张皓 河南工学院计算机科学与技术系 17 13 3.0 3.0
3 王明斐 河南工学院计算机科学与技术系 6 11 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (91)
共引文献  (135)
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研究主题发展历程
节点文献
社区发现
二分网络
连接模式
Kullback-Leibler距离
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
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